嵌入式技术下高压静电场纺丝设备的设计与实现

文中介绍一种低成本、不间断、多针头多射流式高压静电场纺丝设备方法。该方法创新性地改进纺丝设备的推进装置,设计新的推进装置并配合STC8A8K64A4S2单片机实现连续供液不间断纺丝,通过STC8A8K64A4S2单片机来检测和控制设备。通过改进传统供液系统的结构,可彻底解决供液量限制的问题。该设计使用连续注射器取代传统的普通注射器对溶液进行挤出操作,并配合设计的连续注射器轨道使用,能够实现无限制供液高压静电纺织。相比传统单针纺丝设备,采用多针头纺织技术并创新性地使用子弹头式的纺丝针头,速度可提升数倍。文中首先介绍高压静电纺丝技术的产生背景和国内外的发展现状,分析当前技术的发展方向;然后设计改进的推进装置和旋转装置,该装置的机械结构是全面的;再以STC8A8K64A4S2单片机为主控芯片进行硬件电路设计和软件C语言编程;最后对整套设备的设计进行总结,探讨出现问题的原因并给出解决方法。

基于Tensorflow对卷积神经网络的优化研究

针对卷积神经网络在性耗比上的不足,提出了异构式CPU+GPU的协同计算模型,在模型计算过程中使CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算,使GPU执行高度线程化的并行处理任务。通过实验测试与单GPU训练、单CPU训练进行对比,结果表明异构式CPU+GPU计算模型在性耗比上更加优异。针对在卷积神经网络中Swish激活函数在反向传播求导误差梯度时涉及参数较多所导致的计算量较大,收敛速度慢,以及ReLU激活函数在x负区间内导数为零所导致的负梯度被置为零且神经元可能无法被激活的问题,提出了新的激活函数ReLU-Swish。通过测试训练对比并分析结果,将Swish激活函数小于零与ReLU激活函数大于零的部分组成分段函数,并且通过CIFAR-10和MNIST两个数据集进行测试对比实验。实验结果表明,ReLU-Swish激活函数在收敛速度以及模型测试训练的准确率上对比Swish激活函数及ReLU激活函数有较明显的提高。

AlexNet改进及优化方法的研究

通过对Normalization、优化器、激活函数三方面对AlexNet卷积神经网络进行了改进及优化。针对LRN(Local Response Normalization)不存在可学习参数,提出了用WN(Weight Normalization)来代替LRN,同时将WN置于所有池化层(Pooling layer)之后,提高了AlexNet模型训练的准确率;通过对比分析Adam、RMSProp、Momentum三种优化器在不同学习率(Learning rate)下对AlexNet模型训练的影响,并得出了相应的学习率的优化区间,提高了AlexNet在Optimizer的学习率区间选择上的准确性;针对AlexNet中ReLU激活函数存在的部分权重无法更新以及梯度爆炸问题,提出了ReLU6与Swish的融合分段函数算法,提升了AlexNet模型训练收敛速度以及准确率的同时也缓解了过拟合现象的发生。

基于SVM和DS证据理论融合多特征的玉米病害识别研究

针对玉米叶部病害图像的颜色、纹理、形状特征对病害影响的差异性,提出一种结合单特征下的SVM识别准确率和识别结果的融合多特征玉米病害识别方法。首先对预处理后的玉米病害图片提取颜色、纹理、形状3种特征,对应每一种特征构建一个SVM分类器,结合3个SVM分类器的平均准确率和识别结果作为证据理论的3个证据,构建D-S证据理论的基本概率分配函数(BPA),最后根据D-S证据理论决策规则进行决策级融合,依据决策条件输出最终识别结果。结果表明,结合SVM识别准确率和识别结果来对玉米的灰斑病、弯孢菌叶斑病、锈病三种病害进行识别,准确率分别为95%,85%,100%,平均准确率为93.33%,该方法对玉米叶部病害的识别更准确和稳定。

基于物联网的梅花鹿精准养殖监控系统设计与应用

为解决当前梅花鹿精准养殖研究少、鹿场自动化程度低等问题,笔者研发了一套基于物联网的梅花鹿精准养殖监控系统,由梅花鹿生理信息监测、鹿场环境信息监测、鹿场设备控制、鹿场视频监测和信息综合管理中心组成,对梅花鹿和鹿场进行全方面监控。结果表明:该系统的梅花鹿生理信息监测在实现梅花鹿体重、饮水时长、进食时长等生理信息监控的同时,可运行部分边缘计算任务,减轻了服务器计算压力;鹿场环境信息监测和设备控制基于模块化思想设计,具有较强的通用性、扩展性和稳定性;视频监测采用萤石云方案,实现鹿场安防摄像;综合管理中心采用B/S模式设计,便于用户访问。系统经过在吉林双阳鹿场长时间实际应用,运行稳定,能提高梅花鹿养殖的自动化程度。

基于人脸识别的语音交互系统设计

目前,语音交互系统大多数为一对一模式,为了解决这一问题,设计了一套基于人脸识别的语音交互系统,实现了一对一到一对多模式的转换。系统的硬件部分选用开源硬件领域中较为高阶的树莓派3代b+开发板,运行linux操作系统,图像采集装置为500万像素摄像头,音频输入装置为即插即用的USB麦克风;系统软件部分的开发语言为Python这一脚本语言。

新型边缘计算模式下的温室监控系统设计研究

针对目前温室大棚作业在精准农业发展中存在自动化管理水平低下,以及在以云计算为中心的农业远程控制系统上会出现连接稳定性较差、时延较长的问题,文中提出一种基于边缘计算的农业物联网监控系统,对棚内调控装置进行精准自动化调控。系统整体由采集控制CPS层、边缘计算层和云服务层三部分组成。通过CPS层的CAN总线电路设计来对环境参数进行获取,边缘计算层的LoRa树莓派网关负责完成数据传输,并采用Smith模糊控制算法实现本地控制决策自动化。在长春市农安县大棚种植园对文中系统进行安装测试。试验结果表明,该系统能实时采集棚内多项环境参数,以灌溉作业为例,自动化调控正常,能使室内土壤湿度与设定的最佳湿度的误差维持在3%左右,可满足温室精准化种植需求。

基于人参购买评论的多项特征情感倾向性分析研究

在电子商务和社区论坛蓬勃发展的网络环境下,产品的评论数量激增,评论数据已成为企业提高商品质量和提升服务的重要数据源,在评论中包含用户对产品特征的关注度以及相应的情感倾向。因此,为了能够细粒度地挖掘出用户对商品多个特征的情感分布情况,文中提出了基于评论特征词构建评论分类模型以及基于朴素贝叶斯算法的特征情感分类器,从用户的评论出发,对商品的多个特征进行情感倾向性分析。